在keras中添加自己的优化器(如adam等)

在Keras库中，你可以使用`tf.keras.optimizers`模块来创建并应用各种神经网络优化器，其中包含多种类型的衰减策略。例如，如果你想在Adam优化器中添加学习率衰减，可以利用`LearningRateSchedule`接口。以下是如何在Python中实现这一点的一个例子： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.optimizers.schedules import LearningRateSchedule, ExponentialDecay

class CustomLRSchedule(LearningRateSchedule): def __init__(self, initial_learning_rate, decay_steps, decay_rate=0.96): super(CustomLRSchedule, self).__init__() self.initial_learning_rate = initial_learning_rate self.decay_steps = decay_steps self.decay_rate = decay_rate def call(self, step): return self.initial_learning_rate * (self.decay_rate ** tf.math.floor(step / self.decay_steps)) # 使用自定义学习率衰减的Adam优化器 initial_learning_rate = 0.001 decay_steps = 1000 custom_decay = CustomLRSchedule(initial_learning_rate, decay_steps) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=custom_decay) # 在训练循环中，学习率会随着训练步骤自动衰减 for step in range(total_steps): with tf.GradientTape() as tape: # 计算梯度 gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) ```